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如何选择好用的交易平台

从量化的角度做外汇交易

外汇量化交易是什么?有哪些优势和隐藏风险?


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投行的代表有Morgan Stanly、高盛、BNP、法兴银行等等,自营交易商的代表是Citadel,KCG等等;Citadel城堡基金分成两个部门,一个是自营、做市部门Citadel Security,一个是资产管理部门 Citadel AssetManagement,这两个部门是完全不同的:外汇做市的部门是Citadel Security,Citadel Asset Management会采用一些宏观量化、CTA的策略来进行外汇交易。

第三个就是有十年历史的Multi Charts,前身是Trade Station的开发团队(将近30年历史),这一个老牌、经典的软件是1500美金的终生使用价格,但是每年会有更新,每次更新还有升级的费用。

七禾研究中心负责人:刘健伟/翁建平
电话:4008-277-007
0571-88212938
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七禾科技中心负责人:傅旭鹏/相升澳
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七禾产业中心负责人:果圆/王婷
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七禾网融界教育:章水亮
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七禾研究员:唐正璐/李烨
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怎样从量化的角度做外汇交易?

我们主要讲直盘: 首先,我们来看美元在后的货币对,比如英镑兑美元,欧元对美元,澳元对美元。标准合约也就是 10 万的合约,每个点的点值是 10 美元,就是说我们做一个标准手,行情波动一个点,我们盈利就是 10 美元同理,迷你合约。做一个迷你手,行情波动一个点,盈利就是 1 美元.

在投资者初接触外汇投资时,应用模拟账户进行交易学习常常是专业投资者建议的第一步。那么,怎样从模拟交易中学习外汇交易技巧? 1.熟悉平台 好的模拟账户允许交易者完全访问其整个平台,获得与使用实际资金的人相同的交易体验。这帮助了客户了解交易平台的全部功能,十分必要。不管是往账户里.

炒汇率其实也就是炒外汇,炒汇就炒外汇汇率的点差 。炒汇率一种是实盘炒汇,就是你手里有多少美金,按汇率兑换非美货币从中赚取汇差。 前提是手里必须实实在在持有美金,外汇买卖大多是通过电话进行的。另一种是外汇保证金炒汇,拿出一小部分资金,按杠杆原理,来支配大额资金,进行外汇炒买卖。可.

股指期货操盘技巧主要是看成交量。成交量增加,持仓量增加,价格上涨。该组合表示成交活跃,买方(多方 力量大于卖方(空方 力量,虽然多空都在增仓,但新买方是主动性大量增仓,追着价格买,表明看多者对后市上涨空间看得较高。这种组合关系上涨动力较大,并且短期内价格仍可能继续上涨。如果成交量.

从量化的角度做外汇交易

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知乎专栏/华尔街见闻/扑克大宗/凤凰金融: Dorian君/灰岩金融科技/灰岩国际咨询 精通领域:利率衍生品/期权/期货/股票/期货/外汇/FICC 创建多家海外对冲基金,熟悉各类套利/交易策略 海外官网:ravenrock.weebly.com 宏观交易员,前投行交易员。

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说句实话,没有一个比投资自己学习能力以及金融知识体系更好的投资。长期积累的能力以及知识你将得以应用一辈子。最终受益者也只是自己。这些知识是谁都无法偷走的。

干货方面老铁可以阅读干货前文:

而现阶段的全球algo trading 过剩,在HFT上由于巨大的预期回报,各家Firm 也纷纷鸟枪换炮。而HFT高频交易对硬件上的极高要求以及交易信号以及线路的问题,导致个人无法参与高频交易, 从量化的角度做外汇交易 从量化的角度做外汇交易 但中低频交易对硬件要求就会低很多。

炒过外汇FX的都知道,毛子的著名产品MT4 ~ MetaTrade4 (mt4) 交易客户端. 以及他们针对EA以及开放借口优化的MT5可供运行算法策略交易。

Mt4客户端提供一整套交易策略开发框架平台。支持MQL4语言(语法与C语言类似) ,而且提供了非常丰富的指标,扩展函数。可以很方便地开发交易策略和进行回归测试。在零售外汇领域很多个人交易者或者专业的交易者都使用MT4做自动化交易。MT4有相当活跃的社区,国外有很多论坛讨论和分享MT4 EA程序。但是令人遗憾的是 Mt4 客户端必须配合Meta Qutes服务器使用。所以Mt4 一般只限制在外汇行业使用,而这类并不包括其他的资产标的。。

开设证券账户 >开发环境搭建->数据准备 ->交易策略开发->回归测试->模拟交易-> 实盘交易

1开设证券账户

期货:商品期货开户门槛比低。股指期货要至少50万资本。期货这一块主要是CTP协议。网上都可以找到java,和python的封装。对开发者真友好。

债券:可转债, 开户资金有要求。

外汇:开户门槛比较低一般50美元起,那么这些交易的合同本身都属于差价合约CFD(contract of difference),并非spot fx contract。但需要选择信誉比较好的券商。一般这类FX broker都有A book 和B book, 很多交易都是内部对冲掉。有一些比较知名的券商比如Oanda 会有提供HTTP api 接口。如家交易者资金有比较大,可以直接到LP 提供商如果,lmax,cfh开户。LP提供会提供FIX交易接口。FIX接口非常适合程序化交易。

美股,期货,期权:IB(interactive broker)账户有提供程序化交易接口,账户最低余额需要1万美元。其它美股券商,如史考特,或者国内的老虎证券,富途对资金没有要求,但都没提供API。功能性来讲,如果交易期权options的话,盈透,thinkorswim以及charles schwab都提供比较强大的Volatility lab 以及API借口等进阶功能。

比特币:可以选选择coinbase, bitstamp. 这两个公司总部都是在美国,各方面监管比较严格,所以开户周期比较长。都提供有API.

2开发环境搭建

Python :目前应该是最普遍的个人量化技术。相关的开源框架相当丰富。比如Panda ,Scipy, numpy, Zipline (Backtest framework ) 。

R:高级算法比较方便,社区比较活跃。

Java ,C++:没有的时间序列操作框架,自己写比较麻烦。

MatLab:算法库比较成熟,但处理大量数据比较麻烦。

建议阅读量化入门书籍:

1. 打开量化投资的黑箱

这本书的作者里什·纳兰(Rishi K. Narang)是华尔街顶级数量金融专家,资深对冲基金经理,自1996年开始,他就开始从事对冲基金事业,专注于量化交易策略。目前是特勒西斯资本有限责任公司(Telesis Capital LLC)的主要合伙人。在书中他站在一个非纯粹技术的视角介绍了量化交易策略,用生动的文笔带领读者游历整个“黑箱”。

2. 量化投资策略:如何实现超额收益Alpha

本书作者Richard Tortoriello是任职于S&P 标准普尔公司的证券分析师,他的日常工作就是建立一系列的数量选股模型。书中的模型类型覆盖面广,可以说作者是在对所有能够获得超额收益的策略进行了地毯式的搜索,并且提供了超过20种常胜投资idea的详细回测情况,充分展示了经验丰富的Quant是如何通过自己的想法来改进模型的。顺便提一句,本书的译者们也都是浸淫证券市场多年的大咖,其中陈工孟更是深圳国泰君安的董事长和上海交通大学金融工程研究中心的执行主任。值得一看。

3. 解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事

4. 利用Python进行数据分析

如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。由于作者Wes McKinney是Python pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。